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对现有的交通流动力学模型进行了简单的评价,在此基础上提出一种新的高阶混合交通流动力学模型,新模型重点研究了混合交通中的干扰项,用粘性项来计算交通阻力,然后对建立的交通流动力模型在特征根问题(车流应是各向异性)、负速度问题(车流倒退)和线性稳定性(主要指高密度下的车流稳定性)问题进行了理论分析。理论分析结果表明,新的高阶交通流动力学模型有效解决了困扰大多数高阶非平衡连续流模型难以处理的问题,而且新模型充分考虑了混合车流中不同车型比例车辆间的粘性阻力,相比较其他模型更能准确反映非纯小车流情况下的交通真实情况。 相似文献
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近年来,交通问题受到了国内外专家们的重视,提出了各种各样的交通流模型,其中元胞自动机(cellular auotmation,CA)交通流模型的研究受到了广泛的关注.但是通常在元胞自动机模型中并没有考虑非机动车,然而机、非混合路段在我国大量存在.文中提出的机非混合元胞自动机模型模拟了3种车辆(长车、短车、非机动车)在混合路段上的运行,分别对3种车辆在不同密度、混合比例的情况下进行了计算机模拟,最后对运行的数值结果进行分析.该模型能够更加合理的描述机、非混合道路上车辆运行的状况,并且更加符合我国交通流中大量非机动车存在的特点. 相似文献
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LWR(Lighthill,Whitham and Richards,LWR)模型可推演交通流宏观状态演化过程,在智能网联环境下混有协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆混合交通流LWR模型的研究,可为该混合交通流的宏观动力学特性分析提供理论工具。应用加州伯克利PATH真车试验验证的CACC模型作为CACC车辆跟驰模型,采用智能驾驶人模型(Intelligent Driver Model,IDM)模拟驾驶人在智能网联环境中的"智能"驾驶特性。基于不同CACC车辆比例下的混合交通流基本图,证明混合交通流基本图的切线斜率为交通波在混合车队中传播的波速,建立混合交通流LWR模型的一般性解析框架,得到混有CACC车辆的混合交通流LWR模型。最后,针对LWR模型冲击波特性,在6组平衡态条件下进行数值仿真试验。研究结果表明:所建立的混合交通流LWR模型可较好地描述不同CACC车辆比例时冲击波在混合车队中的传播波速;冲击波波速理论值与仿真均值的相对误差基本控制在10%以内,当冲击波处于由正向波转变为反向波的过渡阶段时,相对误差较大,为19%~26%,但绝对误差仍然较小。研究结果一方面可为混有CACC车辆的交通流宏观状态演化提供理论参考,具有推动该混合交通流其他宏观模型研究进展的积极作用;另一方面,建立的混合交通流LWR模型解析框架能够适应CACC车辆与人工-网联车辆跟驰模型选取的多样性,同时可为其他类型混合交通流LWR模型的建立提供理论支撑。 相似文献
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自行车是城市居民出行的主要方式之一,研究自行车交通流的特性对于合理规划道路交通资源,提高白行车交通服务水平具有重要意义。针对白行车交通流与机动车交通流的不同特征,提出了以单位面积车道上车辆集散程度定义白行车交通流密度的新方法,并基于调查数据,研究了非拥挤状态下自行车交通流密度、车速和流率3个参数的相关性,发现非拥挤自行车流的速度总是分布在接近期望车速的范围内,且与流率、密度无关,而速度的离散程度随着密度的增大而减小。最后,分析了车道、宽度与交通流3个参数的相关性,并建立了相应的回归模型,模型可用于在给定自行车交通需求以及服务水平条件下自行车道的设计宽度。 相似文献
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基于车辆速度参数是描述交通流运行的最基本参数之一,在交通状态评价与交通安全性分析中具有的重要作用,针对城市道路不同种类车型混合运行的特征,提出采用高斯混合模型来描述自由流状态下的车辆速度分布.结合实测速度数据中的双峰分布特性,将混合车流车型分为大型车与小型车2类,进而建立了2类型的高斯混合模型,并采用期望最大化算法对模型参数进行估计.通过实测数据验证结果表明,模型能够很好的拟合观测速度数据,并能够有效区分不同类型车辆速度,为确定不同类型车辆限速标准、分析不同类型车辆相互影响提供理论依据. 相似文献
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道路运行车辆在不同交通运行状态下所占有的道路时空资源的物理意义不同,为了科学反映其动态特性,吸取了传统交通流理论的学术思想,选择交通密集度作为车型换算系数的计算标准,综合分析了不同交通流运行状态下车辆占有车道空间问题,从交通流特性分析入手,定性分析车型对交通流量-密集度的影响,提出了不同车型相对应的影响系数计算方法,进而建立基于需求安全距离的动态车辆换算系数定量模型.通过数据验证和试验对比分析结果显示,动态车辆换算系数更好地反映了交通流运行中的速度-流量关系和动态特性. 相似文献
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碰撞时间(TTC)是评价车车碰撞风险的有效指标,然而该指标分布规律受到交通状态影响。为研究车车(V2V)通信环境下不同交通状态的TTC分布规律,通过构建基于LTE-V技术的车车通信环境,开展实车实验获取4种典型城市道路中的驾驶数据。考虑加速度和航向角建立动态冲突辨识模型,计算车辆以任意角度接近时的TTC值;针对TTC值的结果出现多峰值现象,将交通流分为“拥堵、缓行、畅通”这3种状态,构建了考虑交通流状态的高斯混合模型以描述不同交通状态下的TTC分布规律,并采用最大期望(EM)算法进行参数求解。将所建高斯混合模型与负指数分布、对数正态分布、负指数/对数正态混合分布这3种传统的TTC分布模型进行对比,采用校正决定系数R2评价模型的拟合优度,并通过K-S检验验证模型的有效性。在此基础上,将所建高斯混合模型应用于非车车通信条件下不同交通状态的TTC分布拟合描述,进一步验证模型的适用性。结果表明:车车通信环境下“拥堵、缓行、畅通”这3种交通状态下的高斯分布均值逐渐增大,所处交通场景的碰撞风险依次降低;考虑交通状态的TTC高斯混合模型拟合优度为0.950 5,相较于其他TTC混合分布模型,拟合优度提升了0.057 5。 相似文献
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机非混行平面交叉口交通设计理论研究 总被引:7,自引:1,他引:7
对机动车与非机动车混行条件下平面交叉口的交通设计进行深入、系统地研究。在分析大量实测数据的基础上,对信号控制交叉口自行车交通流的运行特征进行分析,建立自行车交通流的相关模型;在理论分析和实践的基础上,形成机非混行平面交叉口交通设计理论与方法。这些理论与方法的建立将为解决城市混合交通问题奠定基础。 相似文献
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为提高数据异常状态下的高速公路交通参数计算的精确度,提出了基于数据融合的交通参数计算方法,首先结合收费站数据对门架数据所缺失的行车记录进行填充,再根据每辆车的平均行程速度,利用两阶段的聚类算法剔除驶入服务区和行驶异常的车辆,最后计算各个路段的路段流量和路段平均行程速度,对缺失的交通参数利用融合时间特征的KNN算法进行填充。选取3 d 15个门架的行车数据作为实验数据。结果表明,门架数据行程记录缺失较大,平均缺失率为46.95%,其中门架数据记录最大缺失率为56.25%,最小缺失率为31.73%,并且速度较快的小客车相较于速度较慢的中大型货车的行车记录更容易缺失。两阶段的聚类算法可以有效地识别并剔除驶入服务区和行驶异常的车辆。在填充连续复杂缺失场景下的交通流时空数据集方面,KNN算法相较于最大似然估计、决策树、链式方程多重填补方法在RMSE指标上分别下降24.90、15.88、5.81,添加时间特征以后RMSE在原始KNN基础上下降3.03,证明了融合时间特征的KNN算法在填充连续复杂缺失的交通流场景下的可行性和有效性。数据异常情景下的交通流缺失值填充以及交通参数计算方法为管理部门在高速... 相似文献
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交叉口是城市道路交通运行的瓶颈点,是造成交通拥堵的问题所在。交通控制是调控交通流、预防和缓解交通拥堵的关键策略,在效费比上具有较大优势。智能网联、自动驾驶技术的发展催生了常规车辆(Regular Vehicle, RV)、网联车辆(Connected Vehicle, CV)和智能网联车辆(Connected and Automated Vehicle, CAV)组成的智能网联新型混合交通流,推动着城市道路交通控制对象、数据环境和控制手段的变革,为交通控制提出巨大挑战的同时,也为交通控制理论方法的创新发展创造了新的条件。智能网联混合交通流交叉口控制已成为国内外研究热点,尚处于研究起步阶段。根据路权特征,先从单点交叉口、干线交叉口和路网多交叉口3个层面梳理智能网联混合交通流环境下的共用设施交叉口控制研究,包括交通信号配时、车辆轨迹/路径规划以及车辆轨迹-信号配时协同控制。然后介绍自动驾驶专用设施交叉口控制研究,包括CAV专用车道、CAV专用路段、CAV专用区域和快速公交-CAV混合专用车道。通过对现有成果的梳理发现:虽然新型混合交通流交叉口控制研究取得了部分进展,但RV驾驶行为的随机性、... 相似文献
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《公路交通科技》2017,(5)
为了提高短时交通流的预测精度,向交通管理部门和出行者提供更加准确可靠的交通信息,基于非参数回归与支持向量回归方法的特点,提出了一种混合预测模型(KNN-SVR)。该模型利用K近邻方法的搜索机制,重建与当前交通状态近似的历史交通流时间序列,然后利用支持向量回归原理实现短时交通流预测。针对实际的交通流数据,考虑预测路段上下游交通流的影响,对提出的KNN-SVR模型的预测精度进行了分析。研究结果表明:同时考虑预测路段和其邻近路段交通流影响的KNN-SVR模型具有更好的预测精度,其预测误差最小,平均为8.29%,而仅仅考虑预测路段交通流影响的KNN-SVR模型,其预测误差略高,平均为9.16%;KNN-SVR模型的预测精度优于传统单一的预测方法,如K-近邻非参数回归、支持向量回归以及神经网络方法。 相似文献
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城市快速路与其平行的地面主干路存在紧密联系,形成天然的交通走廊.对于城市快速路交通走廊的拥堵问题,应采取协同控制,充分考虑其中的高度关联.本文综述了城市快速路交通走廊控制的发展历程,并展望了未来研究方向.传统的控制理论多为集计层面的交通流控制,状态估计由模型推导得到,并通过滚动时间窗更新.然而,一些交通现象难以精准刻画,且难以大范围应用.随着信息技术的发展,全覆盖以及实时的交通监测成为可能,控制方法的协同性、实时性、精准性不断提高.未来随着智能网联车辆和自动驾驶车辆的逐渐普及,原先由人类驾驶车辆组成的交通流将转变为新型混合交通流,控制手段将广泛作用于个体车辆,实现高度协同的车辆控制,且交通管理控制将与出行服务高度整合.新型混合交通流模式下的城市快速路交通走廊控制将是未来研究的重点.同时,用户最优与系统最优的最佳组合也是需要关注的问题. 相似文献